Graphviz是一個用于可視化圖形和網絡結構的開源工具，它提供了多種布局算法來實現節點和邊的自動排列。在Java中，你可以使用Graphviz的Java接口庫（如：graphviz-java）來操作這些布局算法。以下是Graphviz支持的主要布局算法：

1. Dot: 層次布局算法，用于繪制有向無環圖（Directed Acyclic Graph, DAG）。它將節點分層，每一層的節點都連接到下一層的節點。這種布局算法適用于具有清晰層次結構的圖形。
2. Neato: 一種基于物理模型的布局算法，可以模擬節點和邊的吸引力和斥力，從而實現圖形的自動排列。Neato適用于無向圖和有向圖。
3. FDP: 一種基于力導向布局的算法，適用于無向圖和有向圖。FDP使用彈簧電磁模型來計算節點之間的斥力和邊的吸引力，從而實現圖形的自動排列。
4. SFDP: 與FDP類似，但是SFDP采用了一種更高效的算法，適用于大規模的圖形。
5. Twopi: 一種基于圓形布局的算法，將節點圍繞中心點排列成圓形或半圓形。這種布局算法適用于具有明顯中心節點的圖形。
6. Circo: 一種基于圓形布局的算法，適用于有向圖。Circo會將節點放置在圓上，并根據邊的權重調整節點之間的距離。

在Java中，你可以使用graphviz-java庫來操作這些布局算法。例如，以下代碼展示了如何使用Dot布局算法生成一個簡單的有向圖：

import guru.nidi.graphviz.engine.Format;
import guru.nidi.graphviz.engine.Graphviz;
import guru.nidi.graphviz.model.MutableGraph;
import guru.nidi.graphviz.parse.Parser;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        MutableGraph g = Parser.read("digraph { a -> b; b -> c; c -> a; }");
        Graphviz.fromGraph(g).render(Format.PNG).toFile(new File("example.png"));
    }
}

這段代碼首先使用Parser.read方法解析一個簡單的有向圖字符串，然后使用Graphviz.fromGraph方法創建一個Graphviz對象，指定使用Dot布局算法。最后，調用render方法生成PNG格式的圖像，并將其保存到文件中。